Saya telah melakukan banyak penelitian tentang Penguatan Pembelajaran akhir-akhir ini. Saya mengikuti Pembelajaran Penguatan Sutton & Barto : Pengantar untuk sebagian besar dari ini. Saya tahu apa itu Proses Keputusan Markov dan bagaimana pembelajaran Dynamic Programming (DP), Monte Carlo dan...
Dalam pembelajaran penguatan, pendekatan fungsi linear sering digunakan ketika ruang keadaan besar hadir. (Ketika mencari tabel menjadi tidak layak.) Bentuk nilai dengan pendekatan fungsi linear diberikan olehQ−Q-Q- Q(s,a)=w1f1(s,a)+w2f2(s,a)+⋯,Q(s,Sebuah)=w1f1(s,Sebuah)+w2f2(s,Sebuah)+⋯,Q(s,a) =...
Dalam makalah yang memperkenalkan DQN " Bermain Atari dengan Deep Reinforcement Learning ", disebutkan: Perhatikan bahwa ketika belajar dengan replay pengalaman, perlu untuk belajar di luar kebijakan (karena parameter kami saat ini berbeda dengan yang digunakan untuk menghasilkan sampel), yang...
Misalkan saya memiliki panel variabel penjelas , untuk , , serta vektor variabel dependen hasil biner . Jadi hanya diamati pada waktu akhir dan tidak pada waktu sebelumnya. Kasus yang sepenuhnya umum adalah memiliki beberapa untuk untuk setiap unit pada setiap waktu , tetapi mari kita fokus pada...
Saya tertarik pada Pembelajaran (Jauh) Penguatan (RL) . Sebelum menyelam ke bidang ini, haruskah saya mengambil kursus di Game Theory (GT) ? Bagaimana hubungan GT dan RL
Makalahnya ada di sini . Kebijakan peluncuran ... adalah kebijakan softmax linier yang didasarkan pada fitur berbasis pola yang cepat, dihitung secara lokal, ... Saya tidak mengerti apa itu kebijakan peluncuran, dan bagaimana kaitannya dengan jaringan kebijakan memilih langkah. Adakah...
Saya mencoba menggunakan Neural Network untuk memperkirakan nilai-Q di Q-learning seperti pada Pertanyaan tentang Q-Learning menggunakan Neural Networks . Seperti yang disarankan dalam jawaban pertama, saya menggunakan fungsi aktivasi linier untuk lapisan output, sementara saya masih menggunakan...
Saya ragu tentang bagaimana tepatnya fungsi kerugian dari Deep Q-Learning Network dilatih. Saya menggunakan jaringan feedforward 2 layer dengan lapisan output linear dan lapisan tersembunyi relu. Anggaplah saya memiliki 4 tindakan yang memungkinkan. Dengan demikian, output dari jaringan saya...
Ketika melatih model parameter (misalnya untuk memaksimalkan kemungkinan) melalui penurunan gradien stokastik pada beberapa set data, umumnya diasumsikan bahwa sampel pelatihan diambil di awal dari distribusi data pelatihan. Jadi, jika tujuannya adalah untuk memodelkan distribusi bersama , maka...
Saya membaca catatan kuliah Andrew Ng tentang pembelajaran penguatan, dan saya mencoba memahami mengapa iterasi kebijakan digabungkan ke fungsi nilai optimal dan kebijakan optimal .V∗V∗V^*π∗π∗\pi^* Ingat iterasi kebijakan adalah: Inisialisasi π secara acakUlangi {L e t V : = Vπ \ untuk kebijakan...
Dalam pembelajaran penguatan, kami memiliki fungsi hadiah yang menginformasikan agen seberapa baik tindakan dan negara saat ini dilakukan. Dalam beberapa pengaturan umum fungsi hadiah adalah fungsi dari tiga variabel: Keadaan saat iniSSS Tindakan saat ini pada kondisi saat iniπ(s)=aπ(s)=a\pi(s) =...
Saat ini saya sedang mencari Tinjauan atas Algoritma Pembelajaran Penguatan dan mungkin klasifikasi mereka. Tetapi di sebelah Sarsa dan Q-Learning + Deep Q-Learning saya tidak dapat menemukan algoritma yang populer. Wikipedia memberi saya gambaran tentang Metode Pembelajaran Penguatan umum yang...
Ditutup . Pertanyaan ini perlu lebih fokus . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga berfokus pada satu masalah hanya dengan mengedit posting ini . Ditutup 7 hari yang lalu . T1: Apakah ada...
Saya telah bekerja mempelajari kebijakan komunikasi optimal untuk pelanggan (pemberitahuan mana yang harus dikirim, berapa yang harus dikirim dan kapan harus dikirim). Saya memiliki data historis pemberitahuan sebelumnya yang dikirim (dengan cap waktu) dan kinerjanya. Sedang mencoba menerapkan RL...
Bagaimana Anda menginterpretasikan kurva survival dari model hazard proporsional cox? Dalam contoh mainan ini, anggaplah kita memiliki model hazard proporsional cox pada agevariabel dalam kidneydata, dan menghasilkan kurva survival. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age,...
Apakah ada yang tahu contoh Algoritma Williams yang diusulkan dalam Makalah "Kelas algoritma estimasi gradien untuk pembelajaran penguatan dalam jaringan saraf"
Latar belakang: Saya menggunakan pendekatan Q-value Neural Network dalam tugas pembelajaran penguatan saya. Pendekatannya persis sama dengan yang dijelaskan dalam pertanyaan ini , namun pertanyaannya sendiri berbeda. Dalam pendekatan ini jumlah output adalah jumlah tindakan yang bisa kita ambil....
Dalam pembelajaran penguatan, apakah suatu kebijakan selalu deterministik, atau apakah itu suatu distribusi probabilitas atas tindakan (dari mana kami mengambil sampel)? Jika kebijakan bersifat deterministik, mengapa bukan fungsi nilai, yang didefinisikan pada kondisi tertentu untuk kebijakan...
Dalam pembelajaran penguatan, tujuan kami adalah untuk mengoptimalkan fungsi nilai-negara atau fungsi-nilai tindakan, yang didefinisikan sebagai berikut: Vπs=∑p(s′|s,π(s))[r(s′|s,π(s))+γVπ(s′)]=Eπ[r(s′|s,a)+γVπ(s′)|s0=s]Vsπ=∑p(s′|s,π(s))[r(s′|s,π(s))+γVπ(s′)]=Eπ[r(s′|s,a)+γVπ(s′)|s0=s]V^{\pi}_s =...
Dalam pembelajaran penguatan, apa perbedaan antara pemrograman dinamis dan pembelajaran perbedaan